Sư kết hợp của phân tích dự đoán với các số liệu thống kê hiệu quả và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp bạn nhìn trước những gì có thể xảy ra trong tương lai. Nó được sử dụng trong các chương trình Quản lý trải nghiệm để thiết lập mô hình hành động đối với doanh nghiệp và có thể thay đổi cách tổ chức để đưa ra quyết định.
Hãy cùng Infocare – Social Listening tìm hiểu “phân tích dự đoán” là gì, cách nó hoạt động và cách bạn có thể bắt đầu sử dụng nó như thế nào cho hiệu quả nhất.
Mục lục
1. Phân tích dự đoán là gì ?
Phân tích dự đoán là một thuật ngữ rộng để sử dụng dữ liệu lịch sử và hiện tại để đưa ra dự đoán về những gì có thể xảy ra trong tương lai.
Thông thường, dữ liệu lịch sử được sử dụng để xây dựng mô hình toán học nắm bắt các xu hướng quan trọng. Mô hình dự đoán sau đó được sử dụng trên dữ liệu hiện tại để dự đoán điều gì sẽ xảy ra tiếp theo hoặc đề xuất các hành động cần thực hiện để đạt được kết quả tối ưu. Phân tích dự đoán đã nhận được rất nhiều sự quan tâm trong những năm gần đây do những tiến bộ trong công nghệ hỗ trợ, đặc biệt là trong lĩnh vực dữ liệu lớn và máy học.
Các mô hình dự đoán là một bước tiến của các dự đoán “ruột” của con người, bởi vì chúng khách quan, có thể lặp lại, dựa trên nhiều thông tin và sử dụng số liệu thống kê để xác định và tổ chức những gì quan trọng nhất trong việc đưa ra dự đoán có khả năng chính xác nhất. Chính vì vậy, khi bạn càng có nhiều dữ liệu thì dự đoán của bạn càng chính xác – vì vậy các tổ chức đang ngày càng tìm cách thu thập nhiều dữ liệu hơn về nhân viên, khách hàng , sản phẩm và thương hiệu của họ để đưa ra dự đoán chính xác.
Cho đến gần đây, loại dữ liệu đó được cung cấp hạn chế. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của dữ liệu lớn, phân tích dự đoán không chỉ trở nên dễ tiếp cận hơn mà còn trở nên mạnh mẽ và tiên tiến hơn bao giờ hết. Giờ đây, chúng ta có khả năng thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ, cùng với khả năng xử lý để phân tích nhanh chóng và dễ dàng.
2. Phân tích dự đoán hoạt động như thế nào?
Dưới đây là tổng hợp khái quát về một khía cạnh của công nghệ phân tích dự đoán. Nếu bạn ít quan tâm đến những thông tin dưới đây và chỉ muốn biết cách có thể khai thác sức mạnh của nó cho doanh nghiệp của mình thì vui lòng chuyển sang phần tiếp theo.
Bằng cách đưa ra dự đoán từ dữ liệu liên quan đến việc xây dựng một mô hình toán học (mô hình dự đoán AKA). Đây là một công cụ để tìm ra những gì bạn muốn biết dựa trên dữ liệu lịch sử, kết quả mục tiêu và các sự kiện đã biết về kịch bản.
Bạn có thể nghĩ về một mô hình dự đoán như một biểu diễn toán học của thực tế. Giống như một mô hình tỷ lệ hoặc mô hình kiến trúc, nó sao chép một kịch bản hoặc ý tưởng trong thế giới thực và thu nhỏ lại để chỉ những phần bạn quan tâm mới được đưa vào.
Để phát triển mô hình, hãy bắt đầu bằng cách thu thập tất cả dữ liệu bạn có về các biến mà bạn nghĩ có thể dự đoán một số kết quả quan tâm.
Nếu bạn đang đào tạo một mô hình dự đoán bằng cách sử dụng máy học , bạn sẽ cần phải có một số “nguồn chân lý cơ bản” để đào tạo nó. Về cơ bản, đây là tập dữ liệu về kết quả quan tâm, để mô hình có thể học hỏi từ những gì đã xảy ra trong quá khứ.
Sau đó, khi bạn giới thiệu dữ liệu mới hoặc “tập dữ liệu thử nghiệm”, bạn không cần cung cấp cho mô hình thông tin kết quả mẫu của mình nữa và bạn sẽ thấy nó dự đoán tốt như thế nào dựa trên “nguồn sự thật cơ bản”, xem xét độ chính xác và các chỉ số nhớ lại hoặc các thước đo độ chính xác khác của mô hình, tùy thuộc vào phương pháp phân tích bạn đã thực hiện.
Ví dụ: giả sử bạn đang phát triển một mô hình dự đoán để tìm hiểu xem mặt trời có chiếu sáng vào một ngày nào đó nhất định hay không. Để đào tạo nó, bạn sẽ cung cấp dữ liệu bao gồm những thứ như:
- Bao nhiêu năm qua trời nắng vào cùng một ngày nào
- Thời tiết như thế nào dẫn đến những ngày nắng trong quá khứ
- Bất kỳ hệ thống thời tiết nào đã biết, chẳng hạn như bão hoặc khu vực áp suất thấp ảnh hưởng đến ánh nắng mặt trời
- Và như thế…
Điều quan trọng là phải chia bộ dữ liệu thành các bộ đào tạo và kiểm tra để khi bạn cung cấp cho nó bộ dữ liệu kiểm tra của mình – tất cả các yếu tố dự báo mà không cần biết liệu ngày hôm đó có nắng hay không – bạn có thể đánh giá mức độ dự đoán của nó về một ngày nắng.
Mô hình cũng sẽ cần các thông số rõ ràng để xác định kết quả mà bạn quan tâm. Ví dụ: bạn có thể chỉ định số giờ nắng và phạm vi nhiệt độ sẽ đủ điều kiện cho một ngày là nắng.
Vào cuối thời gian đào tạo, mô hình của bạn (hy vọng) sẽ có thể dự đoán đươc như sau:
Ví dụ: những ngày nắng đẹp rất có thể xảy ra sau một cơn giông và xảy ra thường xuyên hơn so với 50 năm trước.
Như bạn có thể thấy từ ngay cả ví dụ rất đơn giản này, việc thiết kế một mô hình toán học và huấn luyện nó hoạt động tốt là một quá trình phức tạp và tốn thời gian. Nó thường đòi hỏi kỹ năng của các chuyên gia dữ liệu để hoàn thiện. May mắn thay, có những giải pháp có thể truy cập được cung cấp cho bạn tất cả sức mạnh của một mô hình toán học mà không cần phải tự phát triển.
3. Những lợi ích của phân tích dự đoán trong kinh doanh ?
Với rất nhiều ứng dụng có thể có của công nghệ dự đoán, lợi ích về mặt lý thuyết là vô tận. Dưới đây là một vài trường hợp sử dụng phổ biến cho các mô hình dự đoán được áp dụng đối với thương mại.
- Lập kế hoạch trước
Có thể lợi ích rõ ràng nhất của phân tích dự đoán đối với kinh doanh là khả năng giúp bạn nhìn thấy tương lai và lập kế hoạch cho phù hợp. Các công nghệ dự đoán có thể cho bạn biết những gì có thể xảy ra trước mắt để bạn có thể chuẩn bị trước và điều chỉnh cách bạn phân bổ nguồn lực của mình.
Ví dụ: giả sử bạn là một nhà bán lẻ thời trang. Mô hình dự đoán của bạn cho bạn biết rằng vật liệu tự nhiên sắp trở nên phổ biến. Bạn có thể bắt đầu làm việc với các nhà thiết kế và nhà sản xuất, những người tạo ra những loại quần áo này và cắt giảm các dây chuyền tổng hợp của bạn.
- Tiết kiệm thời gian và hiệu quả
Các doanh nghiệp có thể chuyển nhiều công việc liên quan đến việc ra quyết định thường xuyên, có rủi ro thấp sang các công nghệ tiên đoán, giải phóng con người cho các nhiệm vụ chiến lược có giá trị hơn hoặc rủi ro cao hơn.
Ví dụ: một mô hình dự đoán có thể thực hiện phần lớn công việc tạo ra điểm tín dụng hoặc quyết định xem liệu một yêu cầu bảo hiểm đơn giản có thể được thanh toán hay không. Nó có thể cần một số hỗ trợ của con người cho những trường hợp ngoại lệ hoặc phức tạp, nhưng nó sẽ mất rất nhiều công sức của nhân viên.
- Phát hiện gian lận
Điểm mạnh của mô hình dự đoán là khả năng nhận ra các mẫu, có nghĩa là nó cũng có thể phát hiện ra khi có điều gì đó không phù hợp. Công nghệ dự đoán có thể giúp các doanh nghiệp phát hiện các kiểu hành vi bất thường có thể cho thấy hành vi gian lận.
Ví dụ: nếu một khách hàng ngân hàng có trụ sở tại Hoa Kỳ đột nhiên dường như đang mua hàng ở nhiều lục địa khác trong một khoảng thời gian ngắn, công ty có thể can thiệp để đảm bảo tài khoản được an toàn.
- Dự đoán sự rời đi của khách hàng
Các mô hình dự đoán có thể tìm hiểu các mô hình hành vi trước khi khách hàng rời đi và gắn cờ khi chúng xảy ra. Bằng cách hành động kịp thời, một công ty sau đó có thể giữ chân khách hàng bằng cách hành động.
- Trải nghiệm khách hàng
Công nghệ dự đoán có thể giúp các doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho khách hàng bằng cách tìm hiểu những gì họ thích và dự đoán những gì họ có thể muốn tiếp theo. Nó cũng có thể thúc đẩy trải nghiệm của khách hàng nói chung bằng cách xây dựng sự hiểu biết về các hành vi và sở thích tiêu dùng điển hình mà các doanh nghiệp có thể sử dụng để giúp họ lập kế hoạch và thiết kế trải nghiệm.
- Phân tích văn bản Văn bản tự do
Ví dụ: câu trả lời được nhập vào một trường mở trong một cuộc khảo sát hoặc như một phần của đánh giá của khách hàng là một dạng dữ liệu trải nghiệm định tính. Nó giàu thông tin nhưng khó xử lý hơn các con số và thang đánh giá vì nó khác nhau về hình thức và cấu trúc. Công nghệ dự đoán có thể xử lý dữ liệu văn bản ở quy mô lớn và xác định các từ và cụm từ thể hiện tình cảm hoặc ý tưởng nhất định. Sau đó, nó có thể khái quát chúng để tạo ra một phân tích toàn cảnh có thể hiểu được trong nháy mắt.
4. Thực tế việc sử dụng “Phân tích dự đoán” đang như thế nào ?
Hiện tại, chúng ta đang sống ở một thời điểm thuận lợi cho việc sử dụng “phân tích dự đoán” . Các công nghệ đều có giá cả phải chăng, có rất nhiều phương pháp có thể truy cập và thu thập đủ dữ liệu lịch sử xung quanh để đưa ra những dự đoán thực sự có giá trị cho hoạt động kinh doanh, quản trị và tổ chức mọi thứ, từ công việc bảo tồn sinh thái đến giáo dục và chăm sóc sức khỏe.
Mặc dù những khả năng tiếp cận đang đơn giản và dễ dàng hơn so với trước đây, nhưng hiện tại cũng là thời điểm các công ty, doanh nghiệp có khả năng phát triển nâng cao và thành thạo công nghệ “Phân tích dự đoán” sẽ mang lại được một lợi thế nhất định. Hầu hết các doanh nghiệp đều nhận thức được rằng công nghệ dự đoán có giá trị đối với chính họ và khách hàng của họ, nhưng không phải ai cũng đang sử dụng nó.
Bảng chú giải thuật ngữ: Các từ và cụm từ liên quan đến phân tích dự đoán
Nếu bạn chưa quen với phân tích dự đoán, bạn có thể gặp nhiều ngôn ngữ không quen thuộc và có thể nhanh chóng bắt đầu cảm thấy khó hiểu. Ở đây chúng tôi chia nhỏ một số từ và cụm từ phổ biến trong thuật ngữ của giáo dân. Một số trong số này có liên quan đến công nghệ dự đoán, và một số khác thậm chí có thể được sử dụng đồng nghĩa hoặc thay thế cho nhau với thuật ngữ phân tích dự đoán.
- Máy học
Các công nghệ có khả năng này có thể học hỏi và phát triển sự hiểu biết của chúng một cách tự nhiên, chẳng hạn như dịch vụ phát trực tuyến tìm hiểu loại phim bạn thích và đề xuất các tiêu đề tương tự đang sử dụng máy học. Có hai loại học máy chính – có giám sát (cần sự hướng dẫn của con người) và không có giám sát.
- AI
Trí tuệ nhân tạo. Trong khi máy học dựa trên ý tưởng rằng máy móc có thể học hỏi và thích ứng thông qua kinh nghiệm, thì AI đề cập đến một ý tưởng rộng hơn, nơi máy móc có thể thực hiện các tác vụ “một cách thông minh”. Trí tuệ nhân tạo áp dụng học máy, học sâu và các kỹ thuật khác để giải quyết các vấn đề thực tế.
- Học kĩ càng
Đây là một loại máy học nâng cao. Một hệ thống – thường là một mạng thần kinh nhân tạo – phân tích thông tin bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý tuần tự. Các lớp làm việc cùng nhau để xây dựng sự hiểu biết tinh vi về các ý tưởng, hình ảnh hoặc quy trình phức tạp. Chẳng hạn, học sâu có thể được sử dụng để phân tích ảnh và nhận dạng khuôn mặt người.
- Khai thác dữ liệu
Khai phá dữ liệu là quá trình khám phá khối lượng lớn dữ liệu và khám phá các mẫu và xu hướng bên trong nó. Đó là một phần cần thiết của phân tích dự đoán, nhưng không phải là toàn bộ câu chuyện.
- Thuật toán
Thuật toán là một tập hợp các hướng dẫn mà máy tính tuân theo để hoàn thành một tác vụ. Trong bối cảnh của phân tích dự đoán, thuật toán là cơ sở của một mô hình dự đoán – nó trở thành một mô hình khi được đào tạo trên dữ liệu.
Phân tích và tổng hợp: Infocare- Social Listening.